Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?
Zoom sur le métier de Data Scientist, métier phare de la Business Intelligence ! Avec l’émergence de la BI, le profil de Data Scientist est en vogue depuis quelques années. Il a même été élu en 2012 « métier le plus sexy du XXIe siècle » par la Harvard Business Review. Une tendance qui se confirme en 2019.
1. Quel est le rôle d’un Data Scientist?
Le rôle d’un Data Scientist (Analyste données ou Chargé de modélisation données français) dans une organisation est de faire parler les données afin de répondre à des problématiques concrètes rencontrées.
From Big Data to Smart Data
Il utilise le Big Data comme ressource principale et procède à des analyses concrètes en utilisant des techniques d’analyse métiers, mathématiques ou statistiques. Pourquoi ? Pour mettre en lumière ce qui se cache derrière de la donnée brute. Il présente ensuite ces résultats de manière claire et vulgarisée, mais toujours vérifiables et n’hésite pas à faire des recommandations.
Cette activité requiert des compétences de base en informatique, mathématiques, statistiques mais aussi de communication et d’animation.
Un bon Data Scientist devra impérativement avoir un bon bagage métier pour mieux comprendre les phénomènes et être capable de « relier les points » (connecting the dots). Il doit également être en mesure de les expliquer à ses collègues dans leur langue (marketing, commercial, finance, opérations, etc).
2. Qu’attend-t-on d’un bon Data Scientist ?
Le Data Scientist doit être un ingénieur du traitement des données grâce à cela il est capable de résoudre des problèmes spécifiques. Mais aussi de comprendre les enjeux métiers avec la capacité d’y répondre par l’analyse de données. Savoir manier l’outil et la technique ne suffit pas, il faut être en mesure de comprendre les phénomènes métiers pour les anticiper, les comprendre et ensuite les communiquer voire les expliquer.
Il doit savoir faire le rapprochement entre les données brutes et leur analyse dans un contexte métier.
3. Les Missions du Data Scientist
Le Data Scientist travaille en collaboration avec les professionnels des affaires (opérationnels au sein des entreprises) et des technologies de l’information (informatique). Même si l’analyse constitue une grande partie de ses tâches, le Data Scientist doit également être capable de communiquer de façon claire et concise à un public le plus large possible.
La Data Science étant une activité relativement récente, les Data Scientists sont à l’heure actuelle des profils très convoités, autant par les grandes sociétés que par les PME.
4. Comment évolue son rôle avec la démocratie des données ?
Le métier de Data Scientist est dans le top 10 des grandes tendances BI 2019 de Tableau Software. Son rôle tend à être renforcé pour une approche stratégique métier. De nombreux secteurs ouvrent de plus en plus ce type de poste. Définition du Data Scientist selon le Gartner :
« Une personne qui crée ou génère des modèles utilisant des analyses diagnostiques avancées ou des fonctionnalités d’analyses prédictives et prescriptives, mais dont le cœur de métier n’appartient pas aux domaines des statistiques et de l’analytique ».
L’analyse des données est également au cœur des enjeux de Machine Learning, de Deep Learning et d’Intelligence Artificielle et exige des connaissance approfondies pour devenir un Data Scientist.
Author Profile
- Hello! Passionate about digital marketing, I work daily with the various departments at Mydral. In my publications, you will find content on the Big Data, BI, and AI sectors. SEO and e-reputation hold no secrets for me!
Latest entries
NewsMay 5, 2022Newbie Bootcamp Award: our competition for the best data visualization.
NewsApril 5, 2022What are the challenges involved in analyzing your hotel data?
WebinarsMarch 25, 2022The maturity of Fintechs with data
NewsMarch 21, 2022White Paper: Successful Management of Educational Institutions
